AIは「使えている」。だが、「任せる」準備ができていない。AICX協会、展示会来場者715名の「AXフェーズ診断」を分析。スコア下位3問はすべて「業務設計」
― AX1〜AX4のすべての段階で最下位。企業規模を問わず、2社に1社以上が最大の弱点として抱える―
一般社団法人AICX協会（東京都、代表理事：小栗 伸、小澤 健祐、以下「AICX協会」）は、2026年8月5日（水）・6日（木）に開催された「AI・人工知能EXPO NEO」（東京国際フォーラム ホールE）の会場で提供したWeb診断ツール「AXフェーズ診断」について、有効回答715件を分析しました。
「AXフェーズ診断」は、16問・所要時間わずか5分で組織のAI活用の現在地を可視化するWeb診断です。会期2日間で715名が回答し、その結果、日常的なAI利用や推進体制に関する項目は比較的高い一方、成功基準・責任・受付形式など「業務設計」に関する項目は低い結果となりました。さらに、成熟度AX1〜AX4のすべての段階で「業務設計」が4観点中最も低くなりました。
AICX協会は今回の結果を踏まえ、展示会というリアルな出会いの場と診断・人材育成・委員会活動を接続し、来場者が「その場で現在地を知り、その場で解決策と出会い、持ち帰って実装する」AX推進サイクルの構築を進めます。
本リリースのポイント
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4観点の平均で「業務設計」は2.36と最下位。最も高い「組織実装・定着」（3.19）とは0.83ポイントの差が開いた。
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スコア下位3問はすべて「業務設計」の設問。上位3問には1問も含まれなかった。
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AX1〜AX4の全段階で最下位。しかも他観点との差は成熟度が上がるほど拡大し、AX3で最大1.08ポイントに達した。
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従業員1,001名以上でも2.39と全体平均2.36とほぼ同水準。回答者の55.4%が4観点のうち「業務設計」を最も弱い領域として挙げた。
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展示会を「AXの起点」に。診断による現在地の可視化 → 出展社・セッションとの出会い → 人材基準・資格・委員会による実装支援をつなぎ、継続提供による定点観測を目指す。
5分で自社の現在地がわかる「AXフェーズ診断」
「AXフェーズ診断」は、組織のAI活用の現在地を4つの観点から測定し、成熟度をAX1（個人活用の初期段階）からAX4（最も成熟した段階）までの4段階で整理するWeb診断です。設問は各観点4問・計16問、5段階回答。各設問は「1：まったく当てはまらない」〜「5：非常に当てはまる」の5段階で回答し、スコアが高いほど取り組みが進んでいることを示します。回答から結果表示までは5分で完了します。
4つの観点
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観点 |
測定する内容 |
|---|---|
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AIエージェント活用 |
AIをどこまで業務に組み込んでいるか |
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業務設計 |
AIに任せる範囲・基準・責任をどう定めているか |
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データ整備 |
AIが利用できるデータと管理体制が整っているか |
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組織実装・定着 |
推進体制や利用が継続する仕組みがあるか |
診断でわかること
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フェーズ判定：自社がAX1〜AX4のどの段階にいるか
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弱点の特定：4観点のうち、どこが相対的なボトルネックか
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次の一手：段階に応じて、次に着手すべき打ち手の方向性
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ベンチマーク比較：今回の715件の分析により、他社水準との比較が可能に
会場では、設置タブレットで回答するとその場で結果が表示される体験を提供し、2日間で715件の有効回答を得ました。なお本診断では、AIに任せる範囲、成功基準、責任、受付形式などを定めることを「業務設計」としています。
今回の回答者では、組織・業務への展開が中心に
16問全体から算出した総合成熟度では、AX3・AX4に該当する回答者は合計42.7%でした。個人利用にとどまらず、組織への展開や業務への組み込みを進める層が一定数を占めています。
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フェーズ |
状態 |
構成比 |
|---|---|---|
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AX1 |
個人レベルのAI活用 |
17.6% |
|
AX2 |
組織・部門への展開 |
39.7% |
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AX3 |
業務のAIによる代替 |
34.3% |
|
AX4 |
AIによる意思決定・全体最適 |
8.4% |
4観点のうち、「業務設計」だけが取り残されている
4つの観点の平均スコアを比較すると、「業務設計」だけが突出して低い水準にとどまりました。最も高い「組織実装・定着」との差は0.83ポイントに達します。
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観点 |
平均スコア |
4観点中の順位 |
|---|---|---|
|
組織実装・定着 |
3.19 |
1位 |
|
AIエージェント活用 |
2.90 |
2位 |
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データ整備 |
2.74 |
3位 |
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業務設計 |
2.36 |
4位（最下位） |
推進体制は整い、AIも日常的に使われている。データ整備も進みつつある。それでも、AIに何をどこまで任せるかという設計だけが後回しになっている——今回の715件が示したのは、この一点への集中でした。
AIの利用・推進と、業務設計にギャップ
設問別に見ると、この偏りはさらに明確になります。16問中スコアが低かった下位3問は、いずれも「業務設計」の設問でした。反対に上位3問には「業務設計」の設問が1問も含まれていません。最高スコア3.60と最低スコア2.14の差は1.46ポイントに及びます。
比較的スコアが高かった項目
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設問 |
平均 |
|---|---|
|
生成AIを日常の業務で活用している |
3.60 |
|
経営層がAI活用の方針を示している |
3.43 |
|
AI活用を推進する担当者やチームを決めている |
3.40 |
比較的スコアが低かった項目
|
設問 |
平均 |
|---|---|
|
AIが関わる業務の最終責任者を決めている |
2.42 |
|
AI導入前に成功基準を決めている |
2.29 |
|
依頼や受付の形式を揃え、AIが処理しやすい業務にしている |
2.14 |
AIを実際の業務に組み込むには、ツールの導入だけでなく、次のような業務そのものの設計が必要です。
-
何をAIに任せるのか
-
何をもって成功とするのか
-
どの形式で仕事を受け付けるのか
-
誰が責任を持つのか
成熟度が上がっても、「業務設計」が相対的な弱点に
4つの観点を成熟度別に比較したところ、「業務設計」はAX1からAX4まで、すべての段階で最も低い結果となりました。
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成熟度 |
AIエージェント活用 |
業務設計 |
データ整備 |
組織実装・定着 |
|---|---|---|---|---|
|
AX1 |
1.92 |
1.38 |
1.44 |
1.71 |
|
AX2 |
2.61 |
2.01 |
2.47 |
2.88 |
|
AX3 |
3.39 |
2.87 |
3.36 |
3.95 |
|
AX4 |
4.29 |
4.00 |
4.25 |
4.68 |
注目すべきは、この差が成熟度とともに縮まらない点です。「業務設計」と「組織実装・定着」の差はAX1で0.33ポイント、AX2で0.87ポイント、AX3では1.08ポイントへと拡大します。AX4でも0.68ポイントの差が残りました。AI活用が進むほど、推進体制の整備が先行し、業務設計が置き去りになる構造が浮かび上がります。
企業規模も、この課題を解決していませんでした。従業員1,001名以上の企業でも業務設計スコアは2.39と、全体平均2.36とほぼ同水準です。人員やリソースの多さが業務設計の充実に直結しているとは言えません。
そして回答者の55.4%、つまり2社に1社以上が、4観点のうち「業務設計」を自社の最も弱い領域として抱えていました。
なぜ「業務設計」が壁になるのか ― 「使うAI」から「任せるAI」への移行点
AICX協会では、AI活用の進展を「作るAI → 使うAI → 任せるAI」の3段階で整理しています。生成AIの登場により多くの企業が「使うAI」の段階に到達しましたが、今回の診断で高スコアとなったのは、まさにこの「使う」に関する項目でした。
一方、AIエージェントが前提とする「任せるAI」の段階で成果を左右するのは、人がツールを使いこなす力ではなく、AIに任せられる形に業務が設計されているかどうかです。全段階で「業務設計」が最下位となった今回の結果は、多くの組織が「使う」の先にある移行点で足踏みしていることを示しています。
AIエージェントの活用段階は、「点→線→面→立体」の5ステップで整理できます。
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ステップ |
状態 |
進むために必要なもの |
|---|---|---|
|
点 |
単発のプロンプト |
ツールの導入と使い方の習熟 |
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線① |
チャットボット |
ツールの導入と使い方の習熟 |
|
線② |
ワークフロー |
業務手順の整理と標準化 |
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面 |
半自律型エージェント |
任せる範囲・基準・責任の設計 |
|
立体 |
完全自律型エージェント |
意思決定への組み込みと全体最適 |
点から線までは、ツール導入と習熟でも進めます。しかし線から面へ進む段階では、業務の範囲・基準・責任を人が定義しなければ、AIは動けません。「業務設計」は、この境界を越えるための必須条件です。
「業務設計」の中身を分解する ― 3つの設計レイヤー
今回スコアが低かった3項目は、AIに仕事を任せるうえで欠かせない3つの設計レイヤーに、それぞれ対応しています。
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スコアが低かった項目 |
設計レイヤー |
問われていること |
|---|---|---|
|
依頼や受付の形式を揃え、AIが処理しやすい業務にしている（2.14） |
コンテキスト設計 |
AIが判断するための情報が、読める形で揃っているか |
|
AIが関わる業務の最終責任者を決めている（2.42） |
ハーネス設計 |
AIに与える権限・ツール・人の関与点が定義されているか |
|
AI導入前に成功基準を決めている（2.29） |
ループ設計 |
成果を測り、改善を回す基準が置かれているか |
いずれもAIツールの性能ではなく、組織側が決めるべき事柄です。逆に言えば、最新のモデルを導入しなくても、今日から着手できる領域でもあります。
展示会を「AXの起点」に ― 診断と展示会の連携で、AXを前に進める
今回の取り組みは、展示会という場が持つ可能性をあらためて示すものとなりました。展示会は、経営層から現場担当者までが一堂に会し、課題を持つ企業と解決策を持つ企業が直接出会う、数少ない機会です。ここに「現在地の可視化」を組み合わせることで、来場体験は情報収集の場から、変革の起点へと変わります。
AICX協会は、展示会を軸に次の3つのステップでAX推進サイクルを回していきます。
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STEP |
場面 |
来場者が得るもの |
|---|---|---|
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STEP 1 |
診断｜現在地を知る |
会場で2〜3分。自社のフェーズと最も弱い観点が言語化される |
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STEP 2 |
展示会｜解決策と出会う |
弱点に対応する出展社・セッションへ。目的を持った回遊が可能に |
|
STEP 3 |
実装｜組織に定着させる |
資格制度・委員会活動・勉強会を通じて、持ち帰った打ち手を実装・定着へ |
今回の結果が示す通り、多くの組織にとっての課題は「AIツールを知らないこと」ではなく、「AIを前提に業務をどう設計し直すか」にあります。展示会で得た情報を成果につなげるには、自社の現在地を踏まえた課題設定が欠かせません。診断はその出発点を提供します。
AICX協会では今後も、展示会をはじめとするリアルな場で「AXフェーズ診断」を継続的に提供し、日本企業のAX進捗を定点観測するデータ基盤の構築を目指します。回を重ねるごとにベンチマークの精度は高まり、来場者は「同業・同規模の企業と比べて自社はどうか」を把握できるようになります。あわせて、出展社に対しても来場者の成熟度傾向を共有することで、提案と課題のマッチング精度を高めていきます。
「業務設計」は、誰の仕事か ― AIエージェント人材基準との接続
業務設計は、特定のツールに詳しい人材だけでは担えません。業務の目的を定義し、AIと人の役割分担と責任を設計し、成果を測る基準を置く。これは属人的な工夫ではなく、職能として定義されるべき仕事です。
AICX協会は、AIエージェント実装に必要な人材要件を体系化したホワイトペーパー「AIエージェント人材基準 v0.5（ドラフト）」を公開し、人材を「土台＋3つの役割」で定義しています。土台となるのは、全職種・全等級が共通で持つべきAIエージェント・リテラシー（特徴・限界・リスクの理解）です。その上に、次の3つの役割が立ちます。
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役割 |
一言でいうと |
担う範囲 |
|---|---|---|
|
ストラテジスト |
何を任せるか決める |
組織全体で優先順位をつけ、委任範囲・成功基準・ROI・責任分界を定める |
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アーキテクト |
業務を分解し、エージェントに落とす |
現場を観察して業務を分解し、動くAIエージェントとして実装する |
|
オペレーター |
型を使い、現場の声を返す |
動くエージェントを観測・評価し、必要に応じて介入・調整して改善へ循環させる |
AIが作業を引き受ける時代には、人材の価値は作業の巧拙から、設計と監督へ移ります。とりわけ自律的に動くエージェントでは、監督が形骸化する「自動化バイアス」への備えが欠かせません。人材基準では各役割を5つの管掌領域に分解し、習熟度をFoundation／Practitioner／Professionalの3段階で定義しています。
3つの設計レイヤーは、3つの役割に対応する
先に整理した3つの設計レイヤーは、そのまま3つの役割の担当領域と重なります。
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設計レイヤー |
対応する設問 |
担う役割 |
求められる仕事 |
|---|---|---|---|
|
コンテキスト設計 |
受付形式 2.14 |
アーキテクト |
業務を分解し、AIが扱える形に整える |
|
ハーネス設計 |
最終責任者 2.42 |
オペレーター |
権限と介入点を定め、監督体制をつくる |
|
ループ設計 |
成功基準 2.29 |
ストラテジスト |
成功基準を置き、成果を評価して次へつなぐ |
「業務設計」の弱さは、単一の職種の不足ではなく、3つの役割がいずれも定義されていないことの表れと言えます。ツールの導入や実装人材の確保に先行して、任せる範囲を決める人・業務を分解する人・動かして監督する人を組織の中で定義することが、AXを次の段階へ進める条件になります。
人材基準ではこの3役割のうち、まず「AIエージェント・ストラテジスト」「AIエージェント・アーキテクト」の2つを認定資格として提供しています。
AICX協会では、人材基準の策定と資格制度の運営に加え、会員企業・有識者が参画する委員会での調査・実証や知見共有を通じて、業務・組織の両面からAI実装に必要な知見の整理を進めています。
AICX協会コメント
今回の715件は、日本企業のAI活用が「使う」段階まで確実に進んだことを示しています。同時に、AX1からAX4まで一貫して「業務設計」が最下位だったことは、これが成熟度の上昇とともに自然に解決する課題ではない、ということを意味します。
AIエージェントに仕事を任せるには、任せられる形に業務を設計し直す必要があります。ただし、完璧な設計を待つ必要はありません。私は「80点で動かして現場で磨く」ことを大切にしています。まず小さく任せてみて、うまくいかない部分を設計に反映する。そのループを回せる組織が、AX3・AX4へ進んでいきます。
展示会は、その第一歩を踏み出すのに最適な場です。現在地を知り、解決策と出会い、持ち帰って動かす。AICX協会は、診断・人材基準・資格制度・委員会活動を通じて、その全工程を支えていきます。
一般社団法人AICX協会 代表理事 小栗 伸／小澤 健祐
調査概要
|
項目 |
内容 |
|---|---|
|
調査名 |
AXフェーズ診断（AI・人工知能EXPO NEO会場提供分） |
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実施期間 |
2026年8月5日（水）〜6日（木） |
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会場 |
東京国際フォーラム ホールE |
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実施方法 |
会場設置タブレットによるWeb診断（16問・5段階回答） |
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有効回答数 |
715件 |
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所要時間 |
5分（今回の中央値2.5分） |
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回答者属性 |
担当〜課長 78.0%／従業員1,001名以上の企業 41.7% |
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調査主体 |
一般社団法人AICX協会 |
※本調査は「AI・人工知能EXPO NEO」の来場者のうち、任意で診断に回答した方を対象としています。無作為抽出ではないため、日本企業全体の傾向を示すものではありません。
※本診断は、組織の現在地と検討課題を整理するための簡易診断です。
参考
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AICX協会、国内初となるAIエージェント実装人材の資格制度を創設｜設計と実装を分離した人材基準を提示
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AICX協会、AIエージェント実装人材を認定する。「AIエージェント・ストラテジスト」第2回試験の申込受付を開始
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AICX協会、「AIエージェント・ストラテジスト資格」公式解説講座を販売開始
お問い合わせ
一般社団法人AICX協会 事務局
E-mail：support@aicx.jp
■ 一般社団法人AICX協会
一般社団法人AICX協会（AI Customer Experience Consortium）は、「分断を超え、体験を変える」をミッションに、AIエージェントの社会実装を推進する業界団体です。人材育成、実践知の発信、企業間共創を通じて、その活用を個人の業務効率化にとどめず、業務・組織・顧客体験の変革へつなげることを目指しています。
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AIエージェント実装人材を育成・認定する「AIエージェント・ストラテジスト資格」の運営
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「AI Agent Day」をはじめ、業界・職種ごとの実装課題を深掘りするカンファレンスやセミナーの開催
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会員企業・有識者が参画する「委員会」を軸とした調査・実証、実践知の共有、企業間連携、ガイドライン・人材基準の策定
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AIエージェントの最新動向や実践事例を発信する公式メディア「AI Agent Now」の運営
これらの活動を通じて、人材育成、情報発信、企業間共創を一体で推進し、AIエージェントが現場と組織に定着し、継続的な価値を生み出すための基盤づくりに取り組んでいます。
名称 ： 一般社団法人AICX協会
設立 ： 2025年1月
住所 ： 〒160-0023 東京都新宿区西新宿三丁目3番13号 西新宿水間ビル6階
URL ： https://aicx.jp
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